從Gradient Descent 到 Stochastic Gradient Descent(SGD)
目標是調節每一個 θ \theta θ讓 L ( θ ) L(\theta) L(θ)最小. Gradient Descent 每次調整 θ \theta θ時會加上(減去)一個最大的變化率(梯度)乘以一個變換量(學習率),使得 θ \theta θ會盡快地進入一個平滑地帶,也就是我們想要得到的那個極值. 可是如果n爲全樣本數的話,像阿里數據庫裏面有上億的樣本數據,最後的計算可能是一個無法完成
相關文章
- 1. Stochastic Gradient Descent
- 2. Batch Gradient Descent vs Mini-Batch Gradient Descent vs Stochastic gradient descent
- 3. 從Stochastic Gradient Descent到Adaptive Moment Estimation
- 4. Early Stop && Dropout && Stochastic Gradient Descent
- 5. CS231Optimization: Stochastic Gradient Descent筆記
- 6. gradient descent
- 7. Gradient Descent
- 8. Stochastic Gradient Descent ( 隨機梯度下降 )
- 9. 隨機梯度下降（Stochastic gradient descent）
- 10. Distributed Stochastic Gradient Descent with Event-Triggered Communication
- 更多相關文章...
- • Rust 輸出到命令行 - RUST 教程
- • 從RedisTemplate中獲得Jedis實例 - Redis教程
- • 算法總結-廣度優先算法
- • 算法總結-滑動窗口
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. Window下Ribbit MQ安裝
- 2. Linux下Redis安裝及集羣搭建
- 3. shiny搭建網站填坑戰略
- 4. Mysql8.0.22安裝與配置詳細教程
- 5. Hadoop安裝及配置
- 6. Python爬蟲初學筆記
- 7. 部署LVS-Keepalived高可用集羣
- 8. keepalived+mysql高可用集羣
- 9. jenkins 公鑰配置
- 10. HA實用詳解
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Stochastic Gradient Descent
- 2. Batch Gradient Descent vs Mini-Batch Gradient Descent vs Stochastic gradient descent
- 3. 從Stochastic Gradient Descent到Adaptive Moment Estimation
- 4. Early Stop && Dropout && Stochastic Gradient Descent
- 5. CS231Optimization: Stochastic Gradient Descent筆記
- 6. gradient descent
- 7. Gradient Descent
- 8. Stochastic Gradient Descent ( 隨機梯度下降 )
- 9. 隨機梯度下降（Stochastic gradient descent）
- 10. Distributed Stochastic Gradient Descent with Event-Triggered Communication